Ha ha, phần mềm AI này hay này các bác, giúp người dùng xác định, nhận dạng được cấu hình ô tô từ các bức ảnh, từ đó xác định giá trị của cái xe
Mạng lưới thần kinh (neural network) "Avto . ru" để xác định cấu hình của chiếc xe hiện có sẵn cho tất cả người Nga
Avto . ru đã mở quyền truy cập vào mạng thần kinh nhận dạng cấu hình ô tô từ các bức ảnh.
Mạng thần kinh này sẽ giúp người dùng Auto . ru tự động xác định cấu hình của ô tô
Dịch vụ Avto . ru đã ra mắt một mạng thần kinh đặc biệt nhận dạng thiết bị của ô tô dựa trên ảnh do chủ sở hữu cung cấp. Với sự trợ giúp của công nghệ dựa trên thị giác máy tính này , bất kỳ ai bán ô tô trên Avto . ru đều có thể tải ảnh ô tô của họ lên - mạng thần kinh sẽ tự động xác định thiết bị của ô tô.
Công nghệ phân tích ảnh và nhận ra hàng chục tùy chọn đã cài đặt, bao gồm nội thất bọc da, kiểm soát hành trình, kiểm soát khí hậu đa vùng, cảm biến đỗ xe hay vô lăng đa điểm. Nếu không có đủ thông tin trong các bức ảnh để xác định chính xác cấu hình , robot trợ lý sẽ đặt câu hỏi làm rõ. Ví dụ: nó sẽ hỏi những camera nào được lắp trong ô tô và cung cấp cho người dùng các tùy chọn để trả lời. Dữ liệu nhận được có thể được lưu ngay lập tức trong quảng cáo bán xe hơi.
Việc xác định đúng trang bị của xe là một trong những yếu tố quan trọng nhất để chọn giá bán hợp lý. Cùng một kiểu máy có thể có hơn 40 tùy chọn cấu hình và giá thành của máy phần lớn phụ thuộc vào điều này. Vì vậy, sự khác biệt về giá của cấu hình cơ bản và sang trọng trong khuôn khổ của một mẫu xe có cùng động cơ và hộp số có thể lên tới 40%. Dịch vụ Avto . ru mới được thiết kế để giúp người dùng tránh những sai lầm khi bán xe và nhận được lợi ích tối đa. Ngoài ra, một số người dùng tìm kiếm ô tô theo các thông số cụ thể, vì vậy quảng cáo có dữ liệu thiết bị đầy đủ sẽ thu hút nhiều sự chú ý hơn và cho phép bạn bán ô tô nhanh hơn.
“Chúng tôi là công ty đầu tiên tại thị trường Nga tung ra dịch vụ xác định cấu hình xe thông minh. Công nghệ mới cho phép bạn xác định bộ hoàn chỉnh của chiếc xe chỉ bằng một vài cú nhấp chuột và do đó giúp đánh giá đầy đủ giá trị của nó. Kể từ khi ra mắt dịch vụ dành cho những người tham gia thị trường chuyên nghiệp, hơn 250 công ty đã quản lý để sử dụng nó, đã xác định cấu hình của hơn 10 nghìn ô tô. Chúng tôi tin rằng những người đam mê ô tô trên khắp nước Nga sẽ có thể bán ô tô của họ một cách có lãi hơn khi sử dụng công nghệ của chúng tôi,” ông Dmitry Kuzmin , giám đốc cấp cao về sản phẩm B2B tại Avto . ru cho biết.
Dịch vụ này được phát triển với sự hợp tác của các đại lý và người bán chuyên nghiệp và trong một thời gian, chỉ có sẵn trong tài khoản cá nhân CM.Expert , thuộc sở hữu của Avto.ru. Mạng thần kinh đã được đào tạo dựa trên hơn 1 triệu bức ảnh ô tô do các đại lý chụp, điều này giúp có thể nhận dạng chất lượng cao các tùy chọn khác nhau.
Chức năng này đã có sẵn cho tất cả người dùng trong phiên bản web và ứng dụng Avto.ru Android và sẽ sớm xuất hiện trên iOS .
How to get maximum profit when selling: Avto . ru launched a neural network for all users
Как получить максимум выгоды при продаже: в «Авто . ру» запустили нейросеть для всех пользователей
The neural network will help Auto . ru users to automatically determine the configuration of the car
Нейросеть поможет пользователям Авто . ру автоматически определить комплектацию машины
Avto.ru opened access to a neural network that recognizes car configurations from photographs
Как получить максимум выгоды при продаже: в «Авто . ру» запустили нейросеть для всех пользователей
Neural network "Avto . ru" for determining the configuration of the car is now available to all Russians
Нейросеть «Авто . ру» для определения комплектации машины теперь доступна всем россиянам
Ha ha, phần mềm AI này gần gũi này
Nga đã tạo ra một ứng dụng cho điện thoại thông minh xác định độ chín của dưa hấu và dưa mà không cần cắt
Người Nga đã tạo ra một ứng dụng cho điện thoại thông minh xác định độ chín của dưa hấu và dưa mà không cần cắt
Các nhà khoa học của MIPT đã phát triển một ứng dụng dành cho điện thoại thông minh có thể được sử dụng để phân tích độ chín của dưa và dưa hấu mà không cần cắt chúng. Người mua có thể thực hiện ngay tại điểm bán.
tín hiệu wifi từ dưa hấu
Các nhà khoa học từ Viện Vật lý và Công nghệ Mátxcơva ( MIPT ) đã phát triển một ứng dụng dành cho điện thoại thông minh , nhờ đó bạn có thể xác định độ tươi của rau và trái cây bằng Wi-Fi . Điều này đã được báo cáo trong dịch vụ báo chí của trường đại học "Izvestia". Phiên bản đầu tiên của chương trình tương thích với hệ điều hành Android .
Chương trình sẽ đặc biệt hữu ích khi mua, chẳng hạn như dưa hấu hoặc dưa. Lớp vỏ cứng của chúng khiến bạn khó nhìn thấy cùi và ứng dụng mới xác định chất lượng mà không ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của trái cây. Tiện ích sẽ truyền tín hiệu Wi-Fi qua fetus, kiểm tra nội dung và thông báo cho người dùng về kết luận được đưa ra dựa trên phân tích dữ liệu nhận được.
“Có các tiêu chí vật lý và hóa học cho độ chín. Ví dụ, khi trái cây chín, hàm lượng đường của chúng tăng lên. Điều này làm thay đổi tính chất điện môi của môi trường bên trong fetus. Các thuộc tính này ảnh hưởng đến mức tín hiệu Wi-Fi truyền qua sản phẩm. Trên thực tế, ăng-ten là một máy phân tích nhỏ gọn. Đối với công việc chính thức của nó, cần phải viết phần mềm, điều này đã được thực hiện, ”Dmitry Filonov, một trong những tác giả của sự phát triển, trưởng phòng thí nghiệm quang tử vô tuyến của Trung tâm Quang tử và Vật liệu hai chiều, nhà nghiên cứu hàng đầu tại Trung tâm Nghiên cứu Viễn thông MIPT, giải thích cho ấn phẩm .
cơ hội thành công
Nhờ ứng dụng, mỗi người sẽ có thể thực hiện kiểm tra nhanh thực phẩm trực tiếp tại quầy. Khách hàng sẽ không cần sử dụng điện thoại di động của riêng mình . Một giải pháp tương tự có thể được cài đặt trên các thiết bị cố định tại các cửa hàng thực phẩm. Filonov nói với hãng tin Moscow City News Agency rằng chúng sẽ hoạt động giống như các quầy thanh toán tự phục vụ.
“Các chuyên gia trong ngành lưu ý rằng không có phần mềm di động chính thức nào để kiểm tra độ tươi của sản phẩm trên thị trường. Tương tự là danh sách các câu hỏi "hàng đầu" hoặc cơ sở phản hồi nơi người bán chia sẻ ấn tượng của họ về chất lượng sản phẩm từ một số nhà cung cấp. Do đó, sự phát triển của MIPT có cơ hội thành công về mặt thương mại,” dịch vụ báo chí của trường đại học lưu ý.
Một giải pháp cho các thiết bị cố định được sử dụng trong các cửa hàng đang được phát triển như một phần của chương trình Ưu tiên 2030 của tiểu bang. Chương trình được khởi động vào tháng 5 năm 2021 và các trường đại học nhận được tài trợ để phát triển thông qua chương trình này. Những người tham gia được lựa chọn bởi một ủy ban đặc biệt của Bộ Giáo dục và Khoa học Nga . Một sự phát triển khác của MIPT - mảng ăng-ten nhỏ gọn cho các ứng dụng 5G , mà CNews đã viết về , cũng nhận được sự ủng hộ.
Các nhà phát triển hiện đang cải thiện bộ máy toán học của ứng dụng mới và đang tạo ra một thư viện phản hồi ăng-ten cho các loại sản phẩm khác nhau và cho các mức độ mới và trưởng thành khác nhau của chúng, Izvestia viết . Ngoài ra, ứng dụng được thử nghiệm trên các kiểu điện thoại khác nhau . Sửa đổi thích hợp được thực hiện, nếu cần thiết. Trong tương lai, ứng dụng sẽ được hoàn thiện cho các hệ điều hành khác. Để đào tạo chương trình tốt hơn, các nhà khoa học dự định sử dụng các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo .
The Russians have created an application for a smartphone that determines the ripeness of watermelons and melons without cutting
Россияне создали приложение для смартфона, определяющее спелость арбузов и дынь без разреза
Quay lại với hệ thống AI nhận dạng khuôn mặt của NTechLab uy tín quốc tế đã được nói đến không ít lần từ những vol trước bên OF.
Liana Meliksetyan, giám đốc thương mại quốc tế của NtechLab, cho biết NtechLab của Nga đã cung cấp hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho 220 thành phố ở Ấn Độ.
Nhận dạng khuôn mặt là công nghệ cho phép tự động xác định (nhận ra ai là người trong ảnh) hoặc xác minh (xác nhận rằng đây là người trong ảnh) qua người trong ảnh, video hoặc trực tiếp.
Để nhận dạng, các mạng neural network được sử dụng để có thể đọc và phân tích các đặc điểm độc đáo của khuôn mặt người, sau đó so sánh chúng với cơ sở dữ liệu.
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong an ninh, Chăm sóc sức khỏe và y tế, Bán lẻ, Dịch vụ ăn uống và Ngân hàng…
Hệ thống cho Moscow bắt đầu được phát triển vào năm 2015 và một dự án thử nghiệm đã được khởi động vào năm 2017: sau đó là 1,5 nghìn camera ở sân trong và lối vào. Năm 2018, hệ thống đã được mở rộng bằng cách thử nghiệm tại World Cup tổ chức tại Nga năm đó. Các camera với AI nhận dạng mặt này đã giúp giam giữ khoảng 100 người vi phạm khỏi cơ sở điều tra tội phạm. Cùng năm đó, một tên cướp bị Bộ Nội vụ truy nã đã bị bắt giữ bằng camera với AI nhận dạng khuôn mặt này.
Hệ thống tàu điện ngầm ở Moskva cũng ứng dụng công nghệ nhận dạng, cho phép khách sử dụng tàu điện ngầm vào cửa “chỉ xuất trình mặt”. Hệ thống tự nhận biết khách và trích tiền từ thẻ. Năm 2022, hệ thống AI này cũng được sử dụng tại World Cup ở Qatar. Hệ thống có thể làm việc với cả bóng của con người và những khả năng độc đáo khác.
NtechLab bàn giao hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho 220 thành phố của Ấn Độ
Liana Meliksetyan, giám đốc thương mại quốc tế của NtechLab, nói với TASS rằng NtechLab của Nga đã cung cấp một hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho 220 thành phố ở Ấn Độ.
"NtechLab đã ký hợp đồng cung cấp hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho các kỳ thi tại các trường học ở Ấn Độ. Ở giai đoạn đầu tiên, NtechLab đã cung cấp giấy phép sử dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho 5 nghìn camera giám sát video. Trung bình có từ ba đến bốn camera được lắp đặt trong mỗi lớp học. Dự án bao gồm 220 thành phố trên cả nước," cô nói.
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt sẽ được sử dụng để kiểm tra việc tham dự các kỳ thi. Ngoài ra, nhờ hệ thống, các trường hợp vượt qua bài kiểm tra của người khác hoặc làm sai lệch kết quả ở giai đoạn xác minh bài kiểm tra sẽ bị loại trừ.
"Nhiệm vụ của chúng tôi là đảm bảo tính minh bạch và công khai của quá trình kiểm tra để tất cả học sinh đều có cơ hội bình đẳng khi vượt qua các bài kiểm tra", Meliksetyan nói.
NtechLab được thành lập vào năm 2015 và phát triển các công nghệ nhận dạng khuôn mặt và hình bóng cho con người, cũng như phương tiện và biển số xe. Sản phẩm của công ty được sử dụng tại hơn 30 khu vực của Nga và 30 quốc gia. Trụ sở chính của NtechLab được đặt tại Moscow.
NtechLab delivered face recognition system to 220 Indian cities
NtechLab поставила в 220 городов Индии систему распознавания лиц
Trạm Luna-25 Nga đi vào quỹ đạo quanh mặt trăng
Công ty vũ trụ Roskosmos của Nga cho biết Luna-25 đi vào quỹ đạo của mặt trăng lúc 11:57 sáng (08:57 GMT). Luna-25 sẽ bay vòng quanh mặt trăng, vệ tinh tự nhiên duy nhất của trái đất, trong khoảng 5 ngày, sau đó đổi hướng để hạ cánh xuống cực nam của mặt trăng dự kiến vào ngày 21 tháng 8.
Roskosmos đã chia sẻ những chi tiết mới về chuyến bay của trạm tự động Luna-25. Như dịch vụ báo chí đã nói, hôm nay, ngày 16 tháng 8 năm 2023, trạm đã đi vào quỹ đạo một vệ tinh nhân tạo quanh mặt trăng
Để làm được điều này, hai lần bật hệ thống đẩy của trạm tự động đã được thực hiện. Lần kích hoạt đầu tiên được thực hiện lúc 11:57 giờ Moscow với động cơ phanh hiệu chỉnh và kéo dài 243 giây, lần thứ hai - với động cơ hạ cánh mềm và kéo dài 76 giây.
Roscosmos thông báo:
Lần đầu tiên trong lịch sử hiện đại của Nga, một trạm tự động lúc 12:03 giờ Moscow đã đi vào quỹ đạo của một vệ tinh nhân tạo quanh Mặt trăng.
Như đã nhấn mạnh trong dịch vụ báo chí, tất cả các hệ thống Luna-25 đều hoạt động bình thường, liên lạc với nó ổn định. Các chuyên gia tiến hành các phiên đo các thông số điều hướng hiện tại.
Lần đầu tiên, thiết bị bật động cơ chính. Điều này xảy ra vào thời điểm thiết bị đi vào quỹ đạo mặt trăng ban đầu. Các động cơ Luna-25 hoạt động trong khoảng năm phút và sử dụng hết một phần đáng kể nhiên liệu trong thùng.
Trong quỹ đạo tròn 100 km, trạm sẽ trải qua ba ngày tiếp theo, thực hiện 36 quỹ đạo quanh mặt trăng. Mặt phẳng chuyển động của trạm sẽ xấp xỉ vuông góc với hướng từ Mặt trăng đến Mặt trời. Điều này cho phép bạn có được quỹ đạo mặt trăng mà không có vùng bóng tối và cung cấp lượng điện cần thiết từ các tấm pin mặt trời.
Các chuyên gia MCC bắt đầu hình thành quỹ đạo hạ cánh cho nhà ga. Nó sẽ có hình elip và trong quá trình di chuyển (điểm ở khoảng cách tối thiểu từ Mặt trăng), thiết bị sẽ chỉ cách bề mặt vệ tinh của trái đất 18 km. Tàu vũ trụ sẽ dành thêm hai ngày nữa trên quỹ đạo này, hoàn thành 24 quỹ đạo. Và sau đó thủ tục hạ cánh sẽ bắt đầu.
Cuộc đổ bộ của Luna-25 được lên kế hoạch vào ngày 21 tháng 8 tại khu vực phía bắc miệng núi lửa Boguslavsky (tọa độ của tâm elip là 69,5450 độ vĩ nam và 43,5440 độ kinh đông).
Trạm tự động "Luna-25" sẽ phát triển công nghệ hạ cánh mềm, lấy và phân tích đất và tiến hành nghiên cứu khoa học dài hạn, nghiên cứu lớp trên của bề mặt regolith ở khu vực Cực Nam của Mặt trăng và Mặt trăng. tầng ngoài mặt trăng.
Như Roskosmos lưu ý, về mặt hạ cánh, Luna-25 về cơ bản khác với những người tiền nhiệm của nó: các trạm mặt trăng của Liên Xô đã “hạ cánh” ở khu vực xích đạo và trạm mới sẽ hạ cánh mềm ở khu vực vòng quanh cực với địa hình khó khăn.
Luna-25 được phóng lên vệ tinh của Trái đất vào đêm 11 tháng 8 từ sân bay vũ trụ Vostochny. Cuộc đổ bộ của nó vào khu vực Nam Cực của Mặt trăng được lên kế hoạch từ ngày 21 đến ngày 24 tháng 8. Đồng thời, một bộ máy của Ấn Độ được gửi lên Mặt trăng. Mục tiêu của cả hai nhiệm vụ là Nam Cực ít được nghiên cứu. Bên cạnhđó, họ sẽ tìm kiếm nưồn nước và tiến hành các nghiên cứu khác.
"Roskosmos": "Luna-25" entered the lunar intermediate orbit, the procedure was normal
«Роскосмос»: «Луна-25» вышла на окололунную промежуточную орбиту, процедура прошла штатно
Russian station enters orbit around the moon
Российская станция вышла на орбиту вокруг Луны
For the first time in the modern history of Russia: the automatic station "Luna-25" entered the circumlunar orbit
Впервые в современной истории России: автоматическая станция «Луна-25» вышла на окололунную орбиту
Russia's Luna-25 spacecraft enters lunar orbit -space agency
August 16, 2023
Quay lại với hệ thống AI nhận dạng khuôn mặt của NTechLab uy tín quốc tế đã được nói đến không ít lần từ những vol trước bên OF.
Liana Meliksetyan, giám đốc thương mại quốc tế của NtechLab, cho biết NtechLab của Nga đã cung cấp hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho 220 thành phố ở Ấn Độ.
Nhận dạng khuôn mặt là công nghệ cho phép tự động xác định (nhận ra ai là người trong ảnh) hoặc xác minh (xác nhận rằng đây là người trong ảnh) qua người trong ảnh, video hoặc trực tiếp.
Để nhận dạng, các mạng neural network được sử dụng để có thể đọc và phân tích các đặc điểm độc đáo của khuôn mặt người, sau đó so sánh chúng với cơ sở dữ liệu.
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt ứng dụng trong an ninh, Chăm sóc sức khỏe và y tế, Bán lẻ, Dịch vụ ăn uống và Ngân hàng…
Hệ thống cho Moscow bắt đầu được phát triển vào năm 2015 và một dự án thử nghiệm đã được khởi động vào năm 2017: sau đó là 1,5 nghìn camera ở sân trong và lối vào. Năm 2018, hệ thống đã được mở rộng bằng cách thử nghiệm tại World Cup tổ chức tại Nga năm đó. Các camera với AI nhận dạng mặt này đã giúp giam giữ khoảng 100 người vi phạm khỏi cơ sở điều tra tội phạm. Cùng năm đó, một tên cướp bị Bộ Nội vụ truy nã đã bị bắt giữ bằng camera với AI nhận dạng khuôn mặt này.
Hệ thống tàu điện ngầm ở Moskva cũng ứng dụng công nghệ nhận dạng, cho phép khách sử dụng tàu điện ngầm vào cửa “chỉ xuất trình mặt”. Hệ thống tự nhận biết khách và trích tiền từ thẻ. Năm 2022, hệ thống AI này cũng được sử dụng tại World Cup ở Qatar. Hệ thống có thể làm việc với cả bóng của con người và những khả năng độc đáo khác.NtechLab bàn giao hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho 220 thành phố của Ấn Độ
Liana Meliksetyan, giám đốc thương mại quốc tế của NtechLab, nói với TASS rằng NtechLab của Nga đã cung cấp một hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho 220 thành phố ở Ấn Độ."NtechLab đã ký hợp đồng cung cấp hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho các kỳ thi tại các trường học ở Ấn Độ. Ở giai đoạn đầu tiên, NtechLab đã cung cấp giấy phép sử dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho 5 nghìn camera giám sát video. Trung bình có từ ba đến bốn camera được lắp đặt trong mỗi lớp học. Dự án bao gồm 220 thành phố trên cả nước," cô nói.
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt sẽ được sử dụng để kiểm tra việc tham dự các kỳ thi. Ngoài ra, nhờ hệ thống, các trường hợp vượt qua bài kiểm tra của người khác hoặc làm sai lệch kết quả ở giai đoạn xác minh bài kiểm tra sẽ bị loại trừ.
"Nhiệm vụ của chúng tôi là đảm bảo tính minh bạch và công khai của quá trình kiểm tra để tất cả học sinh đều có cơ hội bình đẳng khi vượt qua các bài kiểm tra", Meliksetyan nói.
NtechLab được thành lập vào năm 2015 và phát triển các công nghệ nhận dạng khuôn mặt và hình bóng cho con người, cũng như phương tiện và biển số xe. Sản phẩm của công ty được sử dụng tại hơn 30 khu vực của Nga và 30 quốc gia. Trụ sở chính của NtechLab được đặt tại Moscow.
NtechLab delivered face recognition system to 220 Indian cities
NtechLab поставила в 220 городов Индии систему распознавания лиц
NtechLab thảo luận với 25 vùng của Nga về hệ thống kiểm soát rác và dọn tuyết "thông minh"
Hơn 25 khu vực của Nga quan tâm đến các công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp đảm bảo dọn rác và dọn tuyết kịp thời và chất lượng cao bằng camera giám sát video. Điều này đã được đại diện của NtechLab báo cáo với CNews.
“ Khu vực Moscow trở thành khu vực đầu tiên bắt đầu sử dụng hệ thống kiểm soát thu gom rác, các dự án thí điểm cũng đang được triển khai ở các khu vực Leningrad , Tyumen , Novosibirsk và Kaluga ,” Dmitry Rogulin, giám đốc quan hệ khách hàng chính phủ của NtechLab cho biết .
Cứ sau 30 phút , trí tuệ nhân tạo sẽ tự động thu thập thông tin từ các camera quan sát về tình trạng đầy thùng chứa rác, tình trạng ô nhiễm của địa điểm, việc tuân thủ lịch thu gom rác và các phương tiện bên ngoài có thể cản trở việc dọn dẹp.
“Theo tính toán của chúng tôi, ở một thành phố lớn, việc sử dụng hệ thống sẽ giảm chi phí thu gom rác thải sinh hoạt từ 10-40% mỗi năm thông qua việc lập kế hoạch hợp lý cho việc khởi hành của xe rác và kiểm soát hiệu quả công việc của những người vận hành thu gom rác. ”, anh ấy nói thêm.
Phần mềm phân tích ảnh (khung hình tĩnh), không phải video, do đó, nó yêu cầu sức mạnh tính toán ít hơn 25 lần so với công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Điều này cho phép bạn triển khai dự án trên cơ sở hạ tầng hiện có của thành phố, nếu có camera giám sát đối diện bãi rác.
Trí tuệ nhân tạo có thể phân biệt giữa các loại rác khác nhau, bao gồm rác thải xây dựng, rác thải rắn đô thị và rác thải cồng kềnh, cũng như xác định xem thùng chứa có bị hỏng hay lộn ngược hay không.
“Việc giám sát việc thu gom rác kịp thời và chất lượng cao trong đô thị ngày càng trở nên khó khăn hơn - các thùng chứa trong các khu dân cư được đổ đầy không đều, mất quá nhiều thời gian để kiểm tra “thủ công”. Ông Dmitry Rogulin cho biết trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện các nhiệm vụ này với độ chính xác thấp hơn so với con người, nhưng nhanh hơn và rẻ hơn nhiều.
Việc thử nghiệm hệ thống kiểm soát dọn tuyết được lên kế hoạch vào cuối năm 2023. Hiện nó đang ở giai đoạn phát triển cuối cùng.
***
NtechLab đã phát triển các công nghệ nhận dạng khuôn mặt và phân tích video từ năm 2015 . Các sản phẩm của công ty được sử dụng để chống tội phạm, đảm bảo an ninh cho các sự kiện lớn, ngăn chặn trộm cắp trong cửa hàng và kiểm soát việc tiếp cận các cơ sở hạ tầng quan trọng.
NtechLab discusses with 25 regions of Russia a "smart" garbage and snow removal control system
NtechLab обсуждает с 25 регионами России «умную» систему контроля уборки мусора и снега
Công ty này cũng đã được nói nhiều từ những vol trước. Công nghệ này rất quan trọng trong thời đại mà nhan nhản những deepfake, video, hình ảnh giả mạo, được AI sinh ra hiện nay
VisionLabs đã phát triển công nghệ nhận dạng video giả mạo
VisionLabs, một công ty máy học và thị giác máy tính, đã phát triển công nghệ nhận dạng deepfake để phát hiện nội dung giả mạo. Bằng cách sử dụng mạng thần kinh (neural network), máy dò sẽ tìm thấy sự thay thế cho khuôn mặt hoặc nét mặt của một người trên video, đồng thời xác định các khuôn mặt được tạo ra. Quyết định này sẽ giúp ngăn chặn việc lan truyền thông tin sai lệch trên mạng xã hội và tin nhắn tức thời . Điều này đã được đại diện của VisionLabs báo cáo với CNews .
Deepfakes được tạo bằng cách sử dụng mạng thần kinh thay thế khuôn mặt của một người trong hình ảnh. Đồng thời, có dấu hiệu chỉnh sửa trong video được tạo - ví dụ: sự khác biệt về ánh sáng và ánh sáng giữa khuôn mặt được đặt chồng lên và môi trường hoặc các tạo tác vô hình đối với mắt người . Công nghệ VisionLabs có thể phát hiện ra chúng. Máy dò hoạt động từng khung hình một và phát hiện các deepfake cho tất cả các khuôn mặt trong ảnh, nếu có một số khuôn mặt.
Độ chính xác của máy dò VisionLabs đã được thử nghiệm trên nhiều loại dữ liệu. Tùy thuộc vào chất lượng của hình ảnh và sự đa dạng của deepfakes , nó đạt từ 92% đến 100%, tương đương với các thuật toán nhận dạng deepfake tốt nhất thế giới. Khi được thử nghiệm trên tập dữ liệu bao gồm các loại hàng giả phổ biến nhất, công nghệ này cho thấy độ chính xác là 96,2%.
Công nghệ đã phát triển sẽ tìm thấy ứng dụng của nó trong trường hợp cần xác định nội dung giả mạo, chẳng hạn như tải xuống video từ người dùng trên mạng xã hội , xuất bản trên phương tiện truyền thông hoặc xác nhận danh tính của người phát biểu tại các sự kiện trực tuyến. Ngoài ra, trình phát hiện deepfake có thể được sử dụng trong các dịch vụ kỹ thuật số - dịch vụ từ xa với sự ủy quyền bằng sinh trắc học khuôn mặt, chứng nhận từ xa hoặc tư pháp kỹ thuật số .
Cùng với công nghệ Liveness từ VisionLabs, công cụ phát hiện deepfake sẽ cung cấp khả năng bảo vệ toàn diện cho các hệ thống sinh trắc học khỏi bị giả mạo. Liveness bảo vệ chống lại các cuộc tấn công trình bày vật lý - ảnh in, tấn công phát lại và nhiều loại mặt nạ khác nhau, bao gồm cả 3D và trình phát hiện deepfake - khỏi sự thay thế hình ảnh ảo.
“Gần đây, một số lượng lớn các dịch vụ tạo nội dung miễn phí hoặc chi phí thấp đã xuất hiện, điều này làm cho các công nghệ chống deepfake ngày càng trở nên phù hợp hơn. Chúng tôi nhận thấy những triển vọng to lớn trong quá trình phát triển của chúng, trong vài năm tới, các hệ thống phát hiện deepfake sẽ xuất hiện trong hoạt động công nghiệp của các công ty thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau - từ các tổ chức truyền thông đến các tổ chức tài chính. Dmitry Markov , Giám đốc điều hành của VisionLabs cho biết, việc phát triển các thuật toán nhận dạng deepfake và tích hợp chúng vào các hệ thống sinh trắc học hiện là một khoản đầu tư để cung cấp các dịch vụ cạnh tranh và an toàn.
***
VisionLabs là một công ty máy học và thị giác máy tính . Công ty đã thực hiện hơn 500 dự án tại 37 quốc gia cho các khách hàng từ lĩnh vực tài chính , viễn thông, vận tải , năng lượng và bán lẻ . Hơn 1,7 triệu máy ảnh trên toàn thế giới sử dụng phần mềm VisionLabs.
VisionLabs has developed a technology for recognizing fake videos
Компания VisionLabs разработала технологию для распознавания фейкового видео
Công nghệ bảo mật sinh trắc học đơn khung Liveness của VisionLabs đã vượt qua thử nghiệm quốc tế
VisionLabs đã phát triển một công nghệ bảo mật sinh trắc học , chỉ trong một khung hình, cho phép bạn xác định rằng có một người sống trước máy ảnh chứ không phải ảnh in, ảnh từ màn hình thiết bị hoặc mặt nạ để giả mạo. Kiểm tra bằng thuật toán OneShot Liveness mới chỉ mất một phần giây và không yêu cầu thiết bị đặc biệt hoặc hành động bổ sung từ người dùng. Điều này đã được đại diện của VisionLabs báo cáo với CNews .
Tính năng chính của OneShot Liveness là khả năng xác định nỗ lực gian lận trong chưa đầy một giây và chỉ với một bức ảnh. Phần lớn các giải pháp trên thị trường yêu cầu người dùng thực hiện các hành động bổ sung - mỉm cười, chớp mắt, quay đầu - để xác nhận sức sống, làm việc trên video hoặc sử dụng camera hồng ngoại và độ sâu. Công nghệ OneShot Liveness của VisionLabs hoạt động với các máy ảnh RGB thông thường và mỗi lần chỉ có một khung hình - người dùng chỉ cần nhìn vào máy ảnh, việc kiểm tra sẽ không được anh ta nhận ra.
Công nghệ mới được dự định sử dụng trong các hệ thống sinh trắc học để xác nhận danh tính của một người, vì với sự gia tăng về số lượng dịch vụ kỹ thuật số , vấn đề bảo vệ chúng khỏi các cuộc tấn công giả mạo ngày càng trở nên gay gắt hơn . OneShot Liveness sẽ giúp nâng cao tính bảo mật của các dịch vụ như thanh toán bằng khuôn mặt, dịch vụ từ xa , ủy quyền và xác nhận bằng sinh trắc học trong các dịch vụ ngân hàng .
Độ tin cậy của OneShot Liveness đã được chứng minh trong thực tế và được xác nhận bởi một cuộc kiểm tra độc lập trên thế giới. Phiên bản sản xuất của sản phẩm đã được kiểm tra bởi iBeta về việc tuân thủ ISO 30107-3 (Cấp độ 1 và Cấp độ 2). Trong quá trình thử nghiệm, hơn 3.300 nỗ lực đã được thực hiện để hack OneShot Liveness, nhưng không thể vượt qua lớp bảo vệ: 100% các cuộc tấn công đã bị ngăn chặn.
OneShot Liveness có thể chống lại mọi kiểu tấn công, kể cả những kiểu tấn công phức tạp như mặt nạ silicon và cao su, mặt nạ in 3D hoặc ảnh và video từ màn hình 4K . Điều này đạt được nhờ vào một bộ dữ liệu lớn và đa dạng, được thu thập thủ công bởi nhóm nghiên cứu của VisionLabs. Liveness nhận đầu vào là hình ảnh của người dùng thu được bằng điện thoại di động hoặc webcam , phân tích khung hình và đưa ra phán quyết về nỗ lực đánh lừa hệ thống sinh trắc học. Nếu phát hiện nỗ lực giả mạo, kiểm tra được coi là không được thông qua và người dùng sẽ bị từ chối hoạt động hoặc dịch vụ.
Công nghệ này đã được triển khai tại Post Bank và được sử dụng tại hơn 26 điểm dịch vụ để ngăn chặn các nỗ lực thay đổi hình ảnh khi chụp ảnh khách hàng hoặc điền đơn xin vay. Ngoài ra, để cải thiện tính bảo mật của các giao dịch tài chính và dịch vụ khách hàng, OneShot Liveness được sử dụng trong các quy trình kinh doanh của các ngân hàng lớn nhất của Nga .
“Nhóm nghiên cứu của VisionLabs không ngừng làm việc để cải thiện và phát triển công nghệ của chúng tôi. Điều quan trọng đối với chúng tôi là sản phẩm của công ty đạt tiêu chuẩn quốc tế và đáp ứng nhu cầu hiện tại của khách hàng. Công nghệ Liveness, hoạt động trên một khung hình duy nhất và chống lại cả những cuộc tấn công phức tạp nhất, là một tiêu chuẩn công nghiệp mới cần thiết để phát triển các dịch vụ hiện đại,” ông Dmitry Markov, Giám đốc điều hành của VisionLabs cho biết.
***
VisionLabs là nhà phát triển các sản phẩm dựa trên thị giác máy tính và máy học . Công ty đã thực hiện hơn 500 dự án tại 37 quốc gia cho các khách hàng từ lĩnh vực tài chính, viễn thông, vận tải , năng lượng và bán lẻ . Hơn 1,7 triệu máy ảnh trên toàn thế giới sử dụng phần mềm VisionLabs.
VisionLabs' Liveness single-frame biometric security technology has passed international testing
Технология защиты биометрических систем Liveness по одному кадру компании VisionLabs прошла международное тестирование
VisionLabs giới thiệu công nghệ sinh trắc học cho ngành tổ chức sự kiện
VisionLabs đã phát triển một giải pháp để tăng tốc đăng ký của những người tham gia sự kiện. Nhận dạng sinh trắc học sẽ trở thành một giải pháp thay thế cho việc kiểm tra danh sách và xuất trình thẻ in sẵn, giúp giảm thời gian đăng ký và tăng tính bảo mật. Giải pháp này cũng cho phép tự động nhận các phân tích tham dự sự kiện.
Khi đăng ký trên trang web hoặc trong ứng dụng di động của sự kiện, người tham gia tải ảnh của mình lên. Sau đó, các thuật toán của VisionLabs kiểm tra chất lượng của hình ảnh thu được theo các thông số như không có ánh sáng và chồng chéo khuôn mặt, đủ ánh sáng và xoay đầu. Điều này giúp có được những bức ảnh phù hợp để nhận dạng thêm người tham gia và để in trên huy hiệu, cũng như tránh các tình huống tải ảnh lên mà không có hình ảnh của một người.
Vào ngày diễn ra sự kiện, khách mời không cần phải tìm kiếm thủ công trong danh sách để in và cấp huy hiệu. Ngay khi một người đến gần quầy làm thủ tục, họ sẽ được “nhận dạng” bởi các camera được lắp đặt ở đó, điều này giúp cho lời chào được cá nhân hóa và bản in huy hiệu được in ngay lập tức. Ngoài ra, khách không cần phải xuất trình huy hiệu của họ ở lối vào mỗi lần - hệ thống sẽ nhận ra họ và hiển thị thông tin về sự hiện diện của chứng nhận cần thiết. Giải pháp VisionLabs hoạt động với cả camera RGB và thiết bị đầu cuối của hệ thống kiểm soát truy cập .
Giải pháp dựa trên nền tảng sinh trắc học Luna từ VisionLabs. Hệ thống nhận hình ảnh của một người, trích xuất một tay cầm từ nó và tìm kiếm một kết quả phù hợp trong danh sách khách. Đồng thời, chỉ các phôi sinh trắc học được mã hóa mới được lưu trữ trong nền tảng , không thể chuyển đổi thành hình ảnh gốc, điều này làm cho giải pháp trở nên đáng tin cậy và an toàn.
Ngoài ra, các công nghệ của VisionLabs giúp có thể tự động thu thập các phân tích khách quan - tuổi, giới tính, số lượng khách truy cập và cảm xúc của họ. Điều này giúp đo lường hiệu quả và số lượng người tham gia sự kiện, cũng như sử dụng dữ liệu thu được khi tổ chức các sự kiện tiếp theo và chọn tích hợp đối tác cho chúng.
“Ngành tổ chức sự kiện tiếp tục thay đổi dưới ảnh hưởng của công nghệ. Việc sử dụng thị giác máy tính giúp việc đăng ký người tham gia nhanh hơn và thuận tiện hơn, giúp tối ưu hóa công việc của các tình nguyện viên và ban tổ chức. Ông Dmitry Markov, Giám đốc điều hành của VisionLabs cho biết, một lời chào được cá nhân hóa và cấp huy hiệu ngay lập tức không chỉ tạo ra hiệu ứng bất ngờ mà còn tạo ấn tượng dễ chịu ngay từ đầu, đóng vai trò quan trọng trong việc tổ chức các sự kiện.
VisionLabs Introduces Biometric Technology to the Events Industry
VisionLabs представила биометрическую технологию для индустрии организации мероприятий
Thanh toán bằng nụ cười
Các công nghệ của VisionLabs đã giúp X5 Group mở rộng dịch vụ thanh toán bằng nụ cười lên 4,1 nghìn cửa hàng
Dịch vụ này hiện có sẵn tại 15.000 điểm tự thanh toán được lắp đặt tại 3.450 cửa hàng Pyaterochka và 650 siêu thị Perekrestok (tổng cộng 4100), Tập đoàn X5 thông báo . Công nghệ này dựa trên sự phát triển của Phòng thí nghiệm đổi mới của chính nhà bán lẻ X5 và Sberbank.
Đúng vậy, X5 Group, cùng với VisionLabs của Sherbank, đã mở rộng dịch vụ thanh toán bằng nụ cười tới 15.000 lượt thanh toán tự phục vụ tại 4.100 cửa hàng Pyaterochka và Perekrestok. Các công nghệ thị giác máy tính của VisionLabs bảo vệ chống lại các nỗ lực hiển thị ảnh hoặc mặt nạ cho máy ảnh thay vì khuôn mặt của một người và cũng giúp nhận ra người mua. Toàn bộ quá trình mất vài giây.
Để nhận dạng sinh trắc học khi thanh toán tự phục vụ, mô-đun phần mềm Kiosk Luna từ VisionLabs được sử dụng, bao gồm các thư viện và mạng thần kinh để phân tích hình ảnh và làm việc với các mẫu sinh trắc học. Nó được thiết kế đặc biệt cho các nhà bán lẻ để cung cấp khả năng tương tác nhanh với người mua và cải thiện trải nghiệm người dùng .
Trong quá trình phát triển dự án, dịch vụ đã được tăng cường bảo vệ chống lại các cuộc tấn công giả mạo khi thanh toán. Thuật toán Liveness do VisionLabs phát triển kiểm tra xem người đứng trước máy ảnh có phải là người thật hay không và loại trừ việc sử dụng ảnh in, video từ màn hình của thiết bị khác hoặc mặt nạ. Khi kết hợp với camera 3D tự kiểm tra , tính năng này cung cấp khả năng bảo vệ đáng tin cậy chống giả mạo hình ảnh ngay cả với những kiểu tấn công phức tạp nhất .
Dự án thí điểm của dịch vụ thanh toán bằng nụ cười đã được triển khai vào tháng 3 năm 2021. Việc triển khai dự án này cho phép giảm thời gian thanh toán khi mua hàng xuống 2-2,5 lần, tăng NPS (chỉ số lòng trung thành của người tiêu dùng) bằng cách giới thiệu phương thức thanh toán thuận tiện hơn và nhu cầu về công nghệ giữa các người mua từ 20 -35 tuổi. Bây giờ dịch vụ có sẵn ở tất cả các khu vực nơi công ty hoạt động. Bạn có thể kết nối nó thông qua ứng dụng Sberbank Online .
“Chúng tôi rất vui khi dự án chung của X5 Group và VisionLabs có thể mở rộng quy mô tới hàng triệu khách hàng của chuỗi bán lẻ Pyaterochka và Perekrestok . Nhìn chung, thanh toán bằng khuôn mặt đang trở nên phổ biến hơn do tính đơn giản và dễ sử dụng của nó – ví dụ, điều này được chứng minh bằng sự gia tăng số lượng người dùng dịch vụ trong dự án chung của chúng tôi với Moscow Metro,” ông Dmitry Markov, Giám đốc điều hành của VisionLabs cho biết
VisionLabs technologies helped X5 Group to scale the smile payment service to 4.1 thousand stores
Технологии VisionLabs помогли X5 Group масштабировать сервис оплаты улыбкой на 4,1 тыс. магазинов
X5 Group and Sberbank scaled up their smile payment service for 4,100 Pyaterochka stores and"Crossroads"
X5 Group и «Сбер» масштабировали свой сервис оплаты покупок «улыбкой» на 4100 магазинов «Пятёрочка» и «Перекрёсток»
MCD cải thiện hành trình của khách hàng với phân tích video từ VisionLabs
Ngân hàng tín dụng Moscow (MCB) đã triển khai hệ thống phân tích video thử nghiệm dựa trên thị giác máy tính từ VisionLabs. Hệ thống, được ra mắt tại Neva Towers, cho phép bạn số hóa hoàn toàn hành trình của khách hàng, xác định trạng thái cảm xúc của khách hàng và xác định các khu vực có vấn đề trong dịch vụ, từ đó tăng tốc độ và chất lượng của các dịch vụ được cung cấp.
Việc giới thiệu phân tích video trong bộ phận MKB là trải nghiệm đầu tiên về việc sử dụng tích hợp thị giác máy tính trong ngành ngân hàng để giải quyết đồng thời các vấn đề kinh doanh hoàn toàn khác nhau, không giới hạn ở các trường hợp sinh trắc học và bảo mật. Ngân hàng đưa ra một cách tiếp cận mới trong việc sử dụng các công nghệ AI và số hóa một phần hành trình của khách hàng thường nằm trong vùng "mù". Khả năng đo lường sự hài lòng của khách hàng ở tất cả các giai đoạn của dịch vụ giúp tối ưu hóa công việc của nhân viên.
Các camera được lắp đặt trong bộ phận ghi hình người ra vào văn phòng theo thời gian thực và giúp theo dõi 100% hành trình của khách hàng. Phân tích video đánh giá không chỉ tốc độ và hiệu quả của dịch vụ mà còn cả trạng thái cảm xúc của khách hàng, giới tính, độ tuổi và số lượng khách truy cập, thời gian ở khu vực chờ, gần máy ATM và thiết bị đầu cuối xếp hàng điện tử .
Hệ thống phân tích video dựa trên nền tảng thị giác máy tính LUNA của VisionLabs. Nó dựa trên các mạng lưới thần kinh được đào tạo để thu thập tất cả thông tin cần thiết bằng cách sử dụng hai loại máy dò - nhận dạng khuôn mặt và nhận dạng hình bóng . Đồng thời, nền tảng không hoạt động với dữ liệu cá nhân - tất cả các phân tích được thu thập ẩn danh. Để phân biệt khách hàng với nhân viên, LUNA PLATFORM so sánh khuôn mặt của anh ta với cơ sở dữ liệu về nhân viên, đồng thời kiểm tra xem người đó có mặc đồng phục của nhân viên chi nhánh hay không.
Hệ thống được triển khai cho phép thu thập thông tin về thời gian chờ là bao lâu, khách có được phục vụ kịp thời không, có được hỗ trợ kịp thời khi gặp khó khăn với thiết bị đầu cuối hay không. Tất cả điều này giúp có thể có được dữ liệu đáng tin cậy về chất lượng dịch vụ và kiểm tra hiệu quả của những thay đổi được thực hiện. Ngoài ra, việc phân tích hành động của nhân viên văn phòng cho phép bạn điều chỉnh hành động của họ và là một công cụ quan trọng trong quá trình đào tạo của họ .
“MCB đã thấy các trường hợp sử dụng phân tích video rất quan trọng đối với tất cả các ngân hàng, nhưng điều đó vẫn chưa được cả ngân hàng và nhà cung cấp giải pháp “nhận ra”. Trên thực tế, chúng tôi đã bắt đầu triển khai sản phẩm của các kịch bản ngân hàng thuần túy về tầm nhìn kỹ thuật số, kịch bản này sẽ được ngành nhân rộng. Trước khi chúng tôi hợp tác với VisionLabs, ngành đang đi theo con đường chuyển giao các kịch bản chung từ bán lẻ, vận tải và công nghiệp,” Alexander Fedenko , Trưởng phòng Giải pháp Sáng tạo tại Ban Giám đốc Công nghệ Thông tin của MCD cho biết.
“Để cải thiện quy trình kinh doanh và tăng hiệu quả hoạt động, chúng tôi tiếp tục tích cực triển khai các giải pháp công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực bán lẻ. Một trong những công cụ này là dự án phân tích video, hiện đang được thử nghiệm tại văn phòng của chúng tôi. Tôi tin tưởng rằng giải pháp sẽ hiệu quả và chúng tôi đang nhân rộng nó,” Alexey Okhorzin , người đứng đầu đơn vị bán lẻ MKB cho biết .
“ Các phân tích video thông minh từ VisionLabs giúp hành trình của khách hàng ở các địa điểm thực tế có thể đo lường được như khi trực tuyến. Đồng thời, chúng tôi sử dụng các công nghệ lấy con người làm trung tâm , không sử dụng dữ liệu cá nhân mà hoạt động với các phân tích xung quanh một người - xác định cảm xúc, thuộc tính quần áo, dáng người. Công nghệ thị giác máy tính là một công cụ linh hoạt có thể được áp dụng cho nhiều tình huống kinh doanh khác nhau. Nhóm VisionLabs giúp chọn giải pháp tối ưu nhất trong từng trường hợp cụ thể,” ông Dmitry Markov , Giám đốc điều hành của VisionLabs cho biết.
***
VisionLabs là một công ty thị giác máy tính và máy học . Hơn 500 dự án đã hoàn thành tại 37 quốc gia cho khách hàng từ các lĩnh vực tài chính, viễn thông, giao thông, năng lượng và bán lẻ. Hơn 1,7 triệu máy ảnh trên toàn thế giới sử dụng phần mềm VisionLabs.
Ngân hàng tín dụng Moscow (MCB) là một ngân hàng tư nhân thương mại toàn cầu cung cấp đầy đủ các dịch vụ ngân hàng cho khách hàng doanh nghiệp và tư nhân, cũng như cho các tổ chức tài chính và tín dụng. Ngân hàng được đưa vào danh sách các tổ chức tín dụng quan trọng trong hệ thống được Ngân hàng Nga phê duyệt . MKB được thành lập vào năm 1992.
MCD improves customer journey with video analytics from VisionLabs
МКБ улучшает клиентский путь с помощью видеоаналитики от VisionLabs
Quay lại chủ để AI trong sinh học và y học một chút
Nga đã phát triển phần mềm dự đoán vị trí của các yếu tố trong bộ gen người
Trung tâm trí tuệ nhân tạo HSE đã tạo ra phần mềm dự đoán vị trí của các phần tử trong bộ gen người. Các nhà khoa học đã sử dụng phương pháp học sâu (deep learning) dựa trên dữ liệu omics về các thành phần phân tử khác nhau của cơ thể. Nghiên cứu được thực hiện theo các mục tiêu của dự án liên bang "Trí tuệ nhân tạo" của dự án quốc gia "Nền kinh tế kỹ thuật số".
Sự phát triển này sẽ giúp các phòng thí nghiệm di truyền mở rộng việc giải thích kết quả chẩn đoán cá nhân và nó sẽ hữu ích cho các công ty dược phẩm khi tìm kiếm các mục tiêu trong phát triển thuốc .
“Phần mềm được phát triển là một giải pháp độc đáo với nhiều chức năng. Nó được xây dựng với lưu ý đến lĩnh vực kiến trúc học sâu đang phát triển nhanh chóng. Các mô-đun mạng thần kinh có thể dễ dàng thay thế cho các mô hình SOTA trong tương lai. Maria Poptsova , người đứng đầu dự án AI trong Tin sinh học tại Trung tâm AI HSE cho biết, việc tổng hợp và xử lý trước khối lượng lớn dữ liệu omics là một lợi thế giúp người dùng tiết kiệm hàng tuần, nếu không muốn nói là hàng tháng .
Người dùng trong trình duyệt web có thể tải dữ liệu omics lên máy chủ - một tập hợp thông tin về các thành phần phân tử khác nhau của cơ thể, chẳng hạn như gen , protein, chất chuyển hóa và những thứ khác. Khái niệm này dựa trên tiền tố "omix-", biểu thị nghiên cứu về mức độ toàn cầu trong cơ thể. Tiếp theo, bạn cần chọn một số tham số xử lý: loại dữ liệu, chú thích của các yếu tố chức năng bộ gen để đào tạo mô hình, bộ gen hoàn chỉnh của loại được phân tích và kiến trúc của mạng thần kinh . Sau đó, chương trình tạo một mô hình và bắt đầu quá trình đào tạo.
Ở đầu ra, người dùng nhận được dữ liệu về xác suất tìm thấy phần tử ở vị trí đã chọn, phân tích thống kê các đặc điểm bộ gen và chú thích các vùng cho bộ gen đang nghiên cứu.
Tại Nga , theo dự án liên bang "Trí tuệ nhân tạo" của dự án quốc gia "Nền kinh tế kỹ thuật số ", sáu trung tâm nghiên cứu AI đã được thành lập. Họ hoạt động trên cơ sở Skoltech , Đại học ITMO , Viện Vật lý và Công nghệ Moscow , Trường Kinh tế Đại học Nghiên cứu Quốc gia, Đại học Innopolis và Viện Lập trình Hệ thống của Viện Hàn lâm Khoa học Nga.
Russia has developed software for predicting the location of elements of the human genome
В России разработали программное обеспечение для предсказания расположения элементов генома человека
Tại Moscow, trí tuệ nhân tạo đã xử lý 10,5 triệu nghiên cứu bức xạ
Tại thủ đô, trí tuệ nhân tạo đã xử lý 10,5 triệu nghiên cứu về bức xạ. Kết quả này và những phát triển khác của Trung tâm Chẩn đoán và Y tế từ xa của Sở Y tế Mátxcơva đã được thảo luận bởi Yury Vasiliev, Chuyên gia tự do trưởng về Chẩn đoán Bức xạ và Dụng cụ.
“Ngày nay, mạng lưới thần kinh đã xử lý 10,5 triệu nghiên cứu bức xạ. Các công nghệ trí tuệ nhân tạo cho phép chúng tôi phát hiện những sai lệch nhỏ nhất, giúp cải thiện chất lượng chẩn đoán, đồng thời giảm thời gian chuẩn bị kết quả nghiên cứu, giúp bệnh nhân được điều trị cần thiết nhanh hơn. Hoạt động khoa học của chúng tôi đã dẫn đến sự xuất hiện của một hướng đi mới cho chúng tôi - việc tạo ra các bóng ma y tế , đã trở thành đối thủ xứng tầm với các chất tương tự nước ngoài. Vú, tuyến giáp, mạch máu và thần kinh được sử dụng trong thực hành lâm sàng để kiểm tra siêu âm xuyên sọ và lấy sinh thiết dưới hướng dẫn của siêu âmtuyến giáp. Chúng tôi đã thể hiện khả năng của họ tại triển lãm như một phần của diễn đàn,” Yuri Vasiliev , giám đốc Trung tâm Chẩn đoán và Y tế từ xa Moscow , chuyên gia tự do chính về chẩn đoán bức xạ và dụng cụ .
Kể từ năm 2020, các thuật toán thông minh đã hoạt động như một phần của cuộc thử nghiệm nhằm đưa công nghệ thị giác máy tính vào hoạt động của các cơ sở y tế ở thủ đô. Dự án triển khai một tổ hợp phát triển xã hội ở Mát-xcơ-va trên cơ sở Trung tâm Chẩn đoán và Y tế từ xa với sự hỗ trợ của Sở Công nghệ Thông tin của Thành phố Mát-xcơ-va . Các bác sĩ X quang của các cơ sở y tế thủ đô, có thiết bị chẩn đoán được kết nối với dịch vụ thông tin X quang thống nhất EMIAS , có thể sử dụng hơn 50 thuật toán trong 22 lĩnh vực lâm sàng để mô tả hình ảnh y tế.
Các nhà khoa học của Trung tâm đã phát triển một số bóng ma y tế, với sự giúp đỡ của họ, các bác sĩ có thể trau dồi kỹ năng chẩn đoán siêu âm chứng phình động mạch và cục máu đông trong não, khối u và khối u ở tuyến vú và tuyến giáp, tăng khả năng tái tạo các phép đo, tìm hiểu các thao tác dưới điều hướng siêu âm, đồng thời hiệu chuẩn thiết bị chẩn đoán bức xạ.
Trung tâm Chẩn đoán và Y tế từ xa của Sở Y tế Mátxcơva là một tổ chức khoa học và thực tiễn trong Khu liên hợp Phát triển Xã hội của Tòa thị chính Mátxcơva , được thành lập vào năm 1996. Dự án phù hợp với các mục tiêu và mục tiêu của dự án Chăm sóc sức khỏe quốc gia và nhằm mục đích trong việc cải thiện chất lượng và khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc y tế cho người dân Moscow.
In Moscow, artificial intelligence processed 10.5 million radiation studies
В Москве искусственный интеллект обработал 10,5 млн лучевых исследований
Ví dụ về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong công nghiệp
Trí tuệ nhân tạo đã thâm nhập vào tất cả các lĩnh vực hoạt động của con người, nhưng bài này sẽ nói về ứng dụng của nó trong công nghiệp. Chính xác hơn, bài này sẽ đưa ra các ví dụ ngắn gọn về việc sử dụng AI trong các hệ thống kiểm soát quy trình tự động trong bối cảnh phân tích dự đoán cho các ngành rời rạc và các ngành chu kỳ liên tục, trong đó AI cho phép bạn dự đoán hành vi, nếu tôi có thể nói như vậy, của thiết bị và quy trình kỹ thuật đi trước vài bước.
Là ví dụ đầu tiên về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất, công ty trình bày dự án tự động hóa dây chuyền sản xuất tại nhà máy Sản phẩm của Nga. Công ty sản xuất nhiều loại sản phẩm thực phẩm (ví dụ: bột yến mạch Hercules nổi tiếng) và đặt ra các nhiệm vụ sau: phân tích dây chuyền sản xuất theo thời gian thực, loại bỏ các điểm dừng không thể đoán trước và giảm số lượng lỗi. Hệ thống tự động hóa được triển khai dựa trên phần mềm SuperSCADA, trước hết, có thể kết hợp các bộ truyền động, cảm biến và bộ điều khiển logic khả trình (PLC) từ các nhà sản xuất khác nhau. Và thứ hai, và quan trọng nhất, nó có thể nhận được các phân tích dự đoán, đặc biệt là các tín hiệu về sự sai lệch trong hoạt động của các bộ phận và cụm lắp ráp riêng lẻ, cũng như các khuyến nghị về bảo trì thiết bị. Do đó, quá trình hiện đại hóa đã làm giảm tác động của yếu tố con người đối với hoạt động của dây chuyền sản xuất nói chung.
Phân tích dự đoán và cảm biến ảo cũng được sử dụng tích cực trong lọc dầu khi phân tích dữ liệu được cập nhật tương đối không thường xuyên, chẳng hạn như sau mỗi ca làm việc. Dữ liệu như vậy đến từ các phòng thí nghiệm hóa học và cho biết thành phần của các phần trong cột chưng cất. Tuy nhiên, ngay cả độ trễ thời gian như vậy cũng có thể thực hiện phân tích giúp xác định động lực học của các quá trình quán tính ít nhất là cho đến lần thử nghiệm tiếp theo. Tại thời điểm dữ liệu mới đến, mô hình được sửa.
Ví dụ thứ ba là việc sử dụng thị giác máy để từ chối sản phẩm. Tại một trong những nhà máy sản xuất lon nhôm (bia), AI giúp đánh giá ngay chất lượng của mối hàn được áp dụng cho nắp theo 6 điểm, cũng như nhận biết sự hiện diện của vết lõm trên lon. Tốc độ của băng tải cung cấp lon như băng súng máy không làm phiền một con rô-bốt có “mắt nhân tạo” - nó bắn ra hôn nhân với độ chính xác và tốc độ đáng kinh ngạc.
Ví dụ thứ tư là tìm kiếm bằng cách sử dụng phân tích dự đoán cho các đoạn đường ống của hệ thống cấp nước nơi xảy ra tình trạng rút nước trái phép (nói cách khác là hành vi trộm cắp). AI đã đối phó với nhiệm vụ này, đồng thời cũng giúp công ty cấp nước, trong trường hợp này là doanh nghiệp Kalugaoblvodokanal, thoát khỏi những tổn thất kỹ thuật quá mức và vượt mức điện.
Có những ví dụ chung khi trí tuệ nhân tạo giám sát một KPI (chỉ số hoặc chỉ số chính) nhất định. Giả sử về hiệu suất của ổ đĩa biến tần (VFD). Trong trường hợp có sự sai lệch về thông số vòng quay của động cơ, AI sẽ hiểu đây có phải là chế độ khẩn cấp hay không và thay đổi thuật toán hoạt động của PLC. Ngoài ra, các phân tích máy tính sẽ đưa ra dự báo về tuổi thọ của động cơ và, nếu cần, sẽ đưa ra cảnh báo cho người điều phối. Tất nhiên, việc giám sát các chỉ số chính có thể được thực hiện cho bất kỳ nút hoặc thiết bị nào trong chuỗi công nghệ.
KPI có thể được xây dựng không chỉ cho hoạt động của một đơn vị cụ thể mà còn cho toàn bộ quá trình sản xuất, cho phép bạn coi trọng các chỉ số như năng suất tối đa, an toàn, khả năng chịu lỗi, tiết kiệm tài nguyên hoặc thân thiện với môi trường. Nói cách khác, AI kết hợp với HMI (giao diện người-máy) đã phát triển cho phép người vận hành, nói một cách tương đối, không theo dõi vị trí của van trong hệ thống sưởi, mà đặt các nhiệm vụ ở dạng chung, chẳng hạn như bảo trì nhiệt độ tùy thuộc vào nguồn cung cấp nhiên liệu và dự báo thời tiết hoặc tăng tuổi thọ của thiết bị bằng cách làm việc ở chế độ nhẹ nhàng.
Trong tất cả các ví dụ trên, các chương trình trí tuệ nhân tạo đã sử dụng cái gọi là song sinh kỹ thuật số. Đây là một mô hình toán học của toàn bộ nút, xưởng, dây chuyền sản xuất hoặc doanh nghiệp riêng lẻ, cho phép bạn tính toán nhiều tùy chọn cho hệ thống. Sau đó, AI sẽ giúp chọn ra thứ tối ưu nhất trong số chúng, cũng như xác định các điểm tắc nghẽn để có thể ngăn chặn sự cố ngừng hoạt động hoặc tai nạn trong sản xuất.
Trí tuệ nhân tạo đứng đầu trong hệ thống phân cấp của ICS
AI trên đỉnh của kim tự tháp kiểm soát
Bản tóm tắt. Trí tuệ nhân tạo, dựa trên một lượng lớn dữ liệu được thu thập trước và điều đặc biệt đáng nhấn mạnh là được cập nhật liên tục trong quá trình học máy trong quá trình sản xuất đã ra mắt, cho phép:
- Tối ưu hóa quy trình sản xuất tùy theo nhiệm vụ ưu tiên;
- Thay đổi thuật toán PLC trong trường hợp nhận đầu vào mới hoặc tình huống khẩn cấp;
- Giám sát chất lượng sản phẩm và độ chính xác tuân thủ quy trình kỹ thuật;
- Báo hiệu các lỗi tiềm ẩn và nhu cầu bảo trì phòng ngừa;
- Ở giai đoạn phát triển sản phẩm hay quy trình sản xuất, xây dựng kịch bản tối ưu nhất cho việc vận hành hệ thống.
72% phụ nữ Nga muốn kết hôn với chuyên gia CNTT
Trường dạy nghề CNTT Skillfactory và dịch vụ hẹn hò Mamba đã phỏng vấn* 2827 người dùng ứng dụng và tìm hiểu xem phụ nữ có muốn xây dựng mối quan hệ với dân CNTT hay không. Một phần đáng kể các cô gái được phỏng vấn (72%) thừa nhận rằng họ muốn kết hôn với một chuyên gia CNTT. Theo Mamba, đây chủ yếu là những người dùng trẻ trong độ tuổi 20-35 đến từ Moscow , St. Petersburg , Yekaterinburg và Novosibirsk . Điều này đã được đại diện của Skillfactory báo cáo với CNews .
Phần lớn (83%) các cô gái chú ý đến sự đặc biệt của chú rể tương lai. Đồng thời, mức lương (60%), sự ổn định (43%) và cơ hội nghề nghiệp (30%) thường quan trọng nhất đối với nam giới. Thật thú vị, đối với 66% nam giới, nghề nghiệp trong tương lai được chọn hoàn toàn không quan trọng.
Người dùng dịch vụ bắt đầu quan tâm đến dân IT vào mùa xuân năm 2020, sau đợt đại dịch đầu tiên, khi nhiều người bắt đầu chuyển sang làm việc từ xa . Hai đợt cao điểm nữa cho những yêu cầu như vậy xảy ra vào mùa xuân và mùa thu năm 2022: số lượng câu hỏi có thẻ CNTT tăng 17% so với năm 2021. Nhìn chung, trong hai năm qua, số lượng yêu cầu trong bảng câu hỏi của các cô gái về việc tìm kiếm một chuyên gia CNTT đã tăng 30%.
Nhu cầu về các chuyên gia CNTT trên thị trường lao động là yếu tố chính khiến phụ nữ Nga muốn lấy một chú rể như vậy (61%). Hơn một nửa (57%) số người dùng Mamba được khảo sát bị thu hút bởi khả năng làm việc của dân IT từ mọi nơi trên thế giới và cứ một phần mười bị thu hút bởi thực tế là họ đi du lịch rất nhiều . Các cô gái cũng ghi nhận sự uyên bác của dân IT: 35% bị thu hút bởi những anh chàng như vậy “thân thiện” với công nghệ và có thể giúp ích trong những vấn đề này, còn 34% bị thu hút bởi trí thông minh và khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp của họ. Đồng thời, 10% phụ nữ Nga đã có bạn gái kết hôn với chuyên gia CNTT . Các bạn gái thường ghen tị với các cô gái - xét cho cùng, những cặp đôi như vậy "sống tốt và thường xuyên đến thăm các quốc gia khác nhau".
Theo 40% số người được hỏi, tính khép kín là đặc điểm nổi bật nhất của một chuyên gia CNTT. Một phần tư phụ nữ cũng lưu ý ở nhà. Cứ 5 người thì có 1 người tin rằng người làm CNTT có xu hướng không ngừng phát triển bản thân và khoảng 10% tin rằng người làm CNTT có khiếu hài hước.
Đồng thời, phụ nữ Nga có một số thành kiến với dân IT. Ý kiến phổ biến nhất cho rằng dân IT ngồi trước máy tính quá nhiều - hơn 1/3 (37%) cô gái được khảo sát nghĩ như vậy. Một phần năm coi họ là "mọt sách" hoặc "chuyên viên máy tính". Một định kiến phổ biến khác là các chuyên gia CNTT không ăn mặc đẹp, với 18% số người được hỏi đồng ý. Ngoài ra, nhiều ý kiến cho rằng dân IT không biết cách giao tiếp với con gái (17%), chơi game máy tính cả ngày (12%) và sống quá lâu với bố mẹ (9%).
Hơn một nửa số người dùng Mamba (54%) tin rằng các chuyên gia CNTT nhận được mức lương trên mức trung bình. Đối với mọi phụ nữ thứ tư, điều quan trọng là trong một mối quan hệ, một người đàn ông có thể cung cấp tài chính cho hai vợ chồng. Chỉ một tỷ lệ nhỏ các cô gái (6%) mơ ước có mối quan hệ với một chuyên gia CNTT, vì họ chung thủy và không lừa dối.
Một phần ba các cô gái được khảo sát coi dân IT là người lãng mạn, mặc dù một số lo lắng rằng sẽ khó giao tiếp với họ nếu họ không am hiểu về công nghệ. Nhưng mức lương cao, khả năng làm việc từ xa và giờ giấc linh hoạt khiến dân IT trở thành những đối tượng đáng ghen tị.
Tuy nhiên, đối với những người trẻ tuổi, nghề nghiệp của đối tác không quá quan trọng. 2/3 số chàng trai được hỏi cho dù vợ tương lai của họ sẽ làm việc với ai, chỉ có 8% trước hết chú ý đến nghề nghiệp của cô gái.
*Cuộc khảo sát được thực hiện với 2827 người dùng dịch vụ Mamba trên 18 tuổi, sống chủ yếu ở các khu vực của Nga , cũng như ở Châu Âu và Châu Á .
Skillfactory là một trường dạy nghề CNTT trực tuyến của Nga đã hoạt động từ năm 2016. Trường cung cấp các chương trình về Khoa học dữ liệu , phân tích dữ liệu, lập trình, quản lý và thiết kế CNTT (Trường nội dung). Skillfactory cũng phát triển các chương trình giáo dục đại học liên kết với các trường đại học hàng đầu và thực hiện các dự án với nhà nước . Vào năm 2022, hơn 30 nghìn sinh viên bắt đầu học tại trường và tổng số sinh viên đã tăng hơn gấp đôi. Các lĩnh vực đào tạo phổ biến nhất là: Nghề Data Scientist, Python fullstack developer , Python tester -automator, khóa hướng nghiệp “chuyên gia CNTT từ đầu” và nghề Python developer.
Mamba là một nền tảng trực tuyến dành cho những người mới làm quen. Hơn 15 năm qua, cô đã giúp mọi người tìm được nửa kia của mình. Mỗi ngày có 3 triệu người làm quen trên Mamba.
72% of Russian women want to marry an IT specialist
72% россиянок хотят выйти замуж за ИТ-специалиста
Đến năm 2027, Nga sẽ phóng mạng lưới vệ tinh quỹ đạo thấp với công nghệ liên lạc giữa các vệ tinh bằng tia laser độc đáo - quốc gia đang trên con đường vượt qua khoảng cách số
Phó Thủ tướng Nga Dmitry Chernyshenko đã đến thăm trung tâm khoa học của Cục 1440 và tham gia phiên liên lạc video đầu tiên ở Nga bằng cách sử dụng các vệ tinh quỹ đạo thấp trong nước với khu vực không có vùng phủ sóng của mạng di động. Là một phần của chiến lược phát triển ngành truyền thông, chính phủ sẽ hỗ trợ phóng một mạng lưới các vệ tinh tương tự với công nghệ liên lạc giữa các vệ tinh bằng laser độc đáo vào năm 2027.
“Thu hẹp khoảng cách kỹ thuật số là ưu tiên hàng đầu của Chính phủ Nga. Nhờ những phát triển trong nước như vậy, đến năm 2030, toàn bộ lãnh thổ của Nga, bao gồm cả Bắc Cực và Viễn Đông, sẽ được trang bị các nguồn thông tin liên lạc hiện đại. Điều này sẽ cho phép chúng tôi phát triển các lãnh thổ khó tiếp cận, đưa nền kinh tế của các đối tượng lên một tầm cao mới,” Chernyshenko nói trong một cuộc gọi điện video.
Trong tương lai, một chòm sao vệ tinh như vậy, được tạo ra bằng cách tương tự như Starlink, sẽ có thể cung cấp dịch vụ liên lạc ở các quốc gia khác trên thế giới. Để triển khai một mạng như vậy, ba thiết bị như vậy đã được phóng lên quỹ đạo từ sân bay vũ trụ Vostochny. Từ năm 2025, có kế hoạch phóng 10-12 tên lửa mỗi năm, mỗi tên lửa có thể chứa khoảng 15 vệ tinh. Đến năm 2030, họ dự kiến sẽ đưa vào quỹ đạo hơn 900 vệ tinh. Điều này sẽ đảm bảo vùng phủ sóng truyền dữ liệu băng thông rộng thống nhất ngay cả ở những vùng khó tiếp cận.
Như vậy là phải 3 năm nữa thì động cơ giai đoạn 2 Izdeliye 30 (tức sản phẩm 30) của su-57 mới đi vào sản xuất. Đây là động cơ hoàn toàn mới về nền tảng nên Nga rất cẩn thận.
Y. Slyusar: việc sản xuất máy bay chiến đấu Su-57 đã tăng đáng kể trong năm
Kể từ khi bắt đầu NWO, việc sản xuất một số loại máy bay chiến đấu đã tăng lên rất nhiều, nó đang diễn ra " với tốc độ chóng mặt ”, và việc sản xuất máy bay chiến đấu thế hệ thứ năm Su-57 đã tăng lên nhiều lần trong năm. Yury Slyusar, người đứng đầu United Aircraft Corporation, đã nói về điều này tại diễn đàn Army-2023 ở phỏng vấn Kênh truyền hình "Nga 24".
“Đối với một số loại [khối lượng sản xuất] đã tăng lên đáng kể. Có thể nói máy bay Su-57 mới năm nay nhiều gấp mấy lần năm ngoái. Đồng thời, chúng tôi không ngừng sản xuất và giao hàng thông qua hợp tác kỹ thuật quân sự, chúng tôi thực hiện tất cả các liên hệ của mình - chúng tôi cung cấp máy bay mới, chúng tôi tiếp tục bảo trì, chúng tôi cung cấp phụ tùng thay thế, ”Yu nói. khả năng phục vụ của máy bay tích cực tham gia vào hoạt động quân sự đặc biệt ở Ukraine.
Vào năm 2022, Bộ Quốc phòng Liên bang Nga đã nhận được 6 máy bay Su-57 được trang bị động cơ của giai đoạn đầu tiên AL-41F1 “sản phẩm 117”: 2 chiếc vào tháng 5 và 4 chiếc vào tháng 12. Tổng cộng, mười máy bay chiến đấu thế hệ thứ năm đã được chuyển giao cho Lực lượng Hàng không Vũ trụ Nga cho đến nay. Có thông tin cho rằng những cỗ máy này đã được sử dụng ở Ukraine để tiêu diệt cả mục tiêu trên không ở khoảng cách xa và để tấn công hệ thống phòng không của đối phương.
Vào ngày 17 tháng 8, cũng tại diễn đàn Army-2023, Yuri Slyusar khai báo RIA Novosti cho rằng động cơ Izdeliye 30 ("sản phẩm 30") dành cho tiêm kích thế hệ thứ 5 Su-57 cần được cải tiến và tiếp tục thử nghiệm. Trước đó, một số đại diện cấp cao của ngành công nghiệp quốc phòng cho biết, việc thử nghiệm động cơ giai đoạn 2 sẽ hoàn thành vào năm 2022.
“Động cơ của giai đoạn thứ hai dành cho máy bay thế hệ thứ năm Su-57 đã sẵn sàng, nó đang bay, nó thực sự đang được thử nghiệm, nhưng chúng sẽ không kết thúc trong ngày mốt. Chúng tôi không đi chệch khỏi mô hình đã thống nhất với Bộ Quốc phòng, nói rằng nó không tồn tại là rỗng tuếch. Nhưng giống như bất kỳ động cơ mới nào về cơ bản, nó cần được cải thiện, cần thử nghiệm nhiều hơn,” Slyusar nói và cho biết thêm rằng nhóm đang làm việc chuyên nghiệp, tiền đã được phân bổ. Giờ đây, Su-57 được trang bị động cơ trung gian điều khiển véc tơ lực đẩy AL-41F1, đây là một sửa đổi được sử dụng trên máy bay chiến đấu Su-35S.
Việc sản xuất hàng loạt máy bay chiến đấu Su-57 với động cơ mới sẽ bắt đầu trước năm 2027, khai báo Giám đốc Tập đoàn United Engine Vadim Badekha. V. Badekha nói: “Nếu chúng [các điều khoản] được gọi, chúng tôi nhất định không chuyển chúng sang bên phải (trì hoãn), mọi thứ đang diễn ra theo đúng kế hoạch.
Y. Slyusar: the production of Su-57 fighters has increased significantly over the year
Ю. Слюсарь: производство истребителей Су-57 за год выросло в разы
Roskosmos: trạm Luna-25 đã khảo sát bề mặt Mặt trăng bằng tổ hợp STS-L
Bức ảnh được đăng trên kênh điện tín Roscosmos.
"Luna-25" đã truyền về hình ảnh mặt trăng, từ phần mặt trăng không nhìn thấy được từ Trái đất
Ngày 17tháng 8 năm 2023
Nó chụp miệng núi lửa Zeeman, nằm gần cực nam. Chiều cao của trục xung quanh đạt tới 8 km
Trạm Luna-25 do Nga phóng ngày 11/8 đã truyền đi hình ảnh đầu tiên về bề mặt của một vệ tinh tự nhiên của Trái đ ất. Roscosmos.
Hình ảnh cho thấy miệng núi lửa Zeeman ở cực nam. Nó nằm ở phía xa của Mặt trăng, có nghĩa là nó không thể nhìn thấy từ Trái đất. Chiều cao của thành lũy bao quanh miệng núi lửa lên tới 8 km. Roskosmos gọi nó là vật thể độc nhất vô nhị trên bề mặt mặt trăng.
Trạm cũng đo các dòng tia gamma và neutron phát ra từ bề mặt của vệ tinh.
Việc phóng trạm Luna-25 trở thành chuyến thám hiểm vệ tinh đầu tiên của Nga sau 50 năm. Trước đó, nhiệm vụ đã bị hoãn lại, vụ phóng ban đầu được lên kế hoạch cho những năm 2010.
Theo kế hoạch, trạm sẽ hạ cánh trên bề mặt mặt trăng ở khu vực cực nam của nó trong khoảng thời gian từ 21 đến 24 tháng 8. Sau đó, thiết bị sẽ hoạt động trên vệ tinh trong một năm nữa.
"Luna-25" transmitted a picture of a part of the moon invisible from Earth
«Луна-25» передала снимок невидимого с Земли участка Луны
Nga: Giới thiệu tên lửa hành trình thế hệ mới tại Army 2023
Thứ tư 16/08/2023
Theo phóng viên TTXVN tại LB Nga, tại Diễn đàn Kỹ thuật-Quân sự quốc tế 2023 (Army 2023) đang diễn ra ở ngoại ô thủ đô Moskva, Tập đoàn Vũ khí tên lửa chiến thuật (KTRV) của Nga đã giới thiệu mẫu tên lửa hành trình Kh-69 thế hệ mới có khả năng tàng hình.
Tên lửa hành trình Kh-69 có tiết diện hình chữ nhật.
Một thông cáo cho biết: “Lần đầu tiên giới thiệu tên lửa hành trình lắp trên máy bay thế hệ mới Kh-69, được thiết kế để sử dụng trong chiến đấu như một phần của hệ thống vũ khí và tên lửa dẫn đường không đối không RVV-MD2, đảm bảo tiêu diệt các mục tiêu trên không bất cứ lúc nào trong ngày, từ bất kỳ hướng nào”.
Tập đoàn Vũ khí tên lửa chiến thuật của Nga trưng bày hơn 90 hiện vật tại Army 2023. Đầu tháng 8, đại diện của công ty Vympel NPO (công ty con của tập đoàn nói trên) cho biết tên lửa tầm ngắn RVV-MD2 đã được chế tạo dành cho chiến đấu cơ Su-57 thế hệ thứ 5 của Nga. Tên lửa này sử dụng hệ thống dẫn đường quán tính.
Trước đó, hồi tháng 9/2022, Tổng giám đốc Tập đoàn Vũ khí tên lửa chiến thuật Vladimir Obnosov cho biết bề mặt tán xạ hiệu quả của tên lửa Kh-69 đã giảm nhờ sử dụng vật liệu mới. Tầm bắn tối đa của tên lửa đạt 290 km khi mang đầu đạn nặng 310 kg.
Tên lửa Kh-69 được thiết kế để tấn công các mục tiêu cố định có tọa độ đã được xác định rõ. Tên lửa hoạt động dựa trên sự kết hợp của hệ thống định vị quán tính INS, hệ thống định vị vệ tinh và thiết bị quang điện tử. Tên lửa có thể được trang bị đầu đạn nổ xuyên giáp hoặc đạn chùm nặng từ 300 đến 310 kg. Hai loại đầu đạn này sẽ cho phép tên lửa nhắm đến nhiều mục tiêu, trong đó có cơ sở thông tin liên lạc, công nghiệp, vận tải, đạn dược và các cơ sở hạ tầng quân sự khác như sân bay, kho nhiên liệu và các mục tiêu hải quân. Đầu đạn chùm có thể được sử dụng để tiêu diệt các đội hình thiết giáp, tên lửa, thông tin liên lạc và phòng không của đối phương được triển khai trên chiến trường. Tên lửa này có mặt cắt ngang hình chữ nhật, được tích hợp vật liệu hấp thụ radar để gia tăng khả năng tàng hình. Nó có thể được đặt trong khoang chứa vũ khí bên trong của máy bay chiến đấu tàng hình Sukhoi Su-57 thuộc thế hệ thứ 5. Cánh của tên lửa có thể gập gọn lại cho phép nó phát huy khả năng tàng hình mạnh mẽ hơn sau khi được phóng từ máy bay.
Ngoài tính năng nêu trên, Kh-69 có thể bay ở độ cao thấp, từ 50 đến 300 mét, để vượt qua hệ thống phòng không của đối phương mà không bị phát hiện.